他の企業がまだデータを収集している一方で、Cripro はすでにアクションに対する検証済みの推奨事項を提供しています。事後対応的なポートフォリオ管理から予測的なポートフォリオ管理への移行は、基礎となる分析のスピードから始まります。
ポジションリスクは、市場パラメータの変化に応じて継続的に再計算されます。
価格傾向のパターンは、従来の分析で可視化される前に認識されます。
モデルは、分析の深さを失うことなく、ポートフォリオのサイズの増大に適応します。
相互に構築され、世界市場データから行動のための具体的な提案を生成する 4 つのステップ。
市場およびニュースソースからの毎秒数百万のグローバルデータポイントを統合します。
過去および現在のデータに対する独自の深層学習アルゴリズムを使用したパターン認識。
定義された目標リターンでリスクを最小限に抑えることを目的とした戦略提案の生成。
ポートフォリオの最大の効率と一貫した流動性を重視した実装。
Cripro は、場所やタイムゾーンに関係なく働く専門家を対象としていますが、機関投資家が使用するのと同じ分析基準を期待しています。
このプラットフォームは、機械学習モデルとリアルタイムの市場データを組み合わせて、意思決定を置き換えるのではなくサポートします。責任と最終決定は常にユーザーにあります。
場所に依存しない専門家が Cripro を使用する 3 つの典型的なコンスタレーション。
金融拠点に物理的に固定して存在する必要がなく、資本は複数の資産クラスとタイムゾーンに分散されます。
通常はファンドマネージャー向けに予約されているメソッドを、個人ユーザーが独自のポジション評価に利用できます。
予測モデルは、作業場所に関係なくリアルタイムでアクセスできる意思決定の基礎を提供します。
お客様の意見の代わりに、分析インフラストラクチャから測定可能な主要な数値を表示します。